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面条实验室

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折腾些什么玩意。

群组 @miantiao_chat

  3. 用 AI 写的两篇文章被微信公众号推荐后居然还带来了广告收入，看来后面可以花点时间运营了。

    顺带讲一下，我已经把最近 2 年多分享的工具信息维护到微信公众号知识库里边了，有兴趣的来问问。
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  7. 这周一直在实践 SpecKit （宪章 -> 需求澄清 -> 技术方案 -> 编码 -> 检查改进） 规范 AI 编程，尝试不写代码来构建一个复杂一点的应用。

    题目是：使用“mediabunny”构建一个音视频格式转换的网页应用，不使用服务端和 FFMPEG.wasm。

    选用“mediabunny”的原因是：新出现的 npm 库大模型的知识库里边没具体知识，模型必须使用工具才能完成。

    最终能交作业的模型是 Codex 和 Sonnet 4.5。Codex 的 UI 挺好的，Sonnet 4.5 做出来了，但是 UI 太 AI 了。

    Codex 做出来的效果：https://format-studio.run-on.workers.dev/

    其他模型 GLM 4.6 、M2、KAT-Coder 都未完成作业。能进入编码阶段的是 GLM 4.6，但是代码里边一堆 document 导致 Next.js 报错太多就没往下走了。M2、KAT-Coder 在技术方案阶段没满意的产出，有的是工具不调用、有的是不听话。

    K2、Qwen、DeepSeek 没测试，提示词和方法放下面👇了，你们有兴趣可以自己测试，或者复现 Codex 的作业。

    ---

    测试工具：

    SpecKit + Claude Code / Codex

    配置 MCP:

    deepwiki 和 context7

    预置条件：

    初始化 Next.js 16 和 shadcn-ui 。

    初始化 SpecKit 配置。

    原始提示词：

    ```

    请使用开源库 mediabunny 实现一个名叫 "Format Studio" 的网页应用, 类似很多年前 Windows 中的"格式工厂"这款软件, 可以转换视频文件和音频文件格式。

    纯前端应用，无任何服务端依赖。

    必须使用 mediabunny 的功能, 不要使用 FFMpeg.wasm 做降级。

    如果你不熟悉 mediabunny， 可以使用 deepwiki 和 context7 调研 mediabunny 后，完成后续任务。

    参考资料：

    https://github.com/Vanilagy/mediabunny

    https://mediabunny.dev/guide/converting-media-files

    ```
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  11. 部分 Cloudflare 免费计划也可以使用 Snippets 了。

    Snippets 是一个更轻量的 JS 运行环境。可以做重写、重定向等一些对 CPU 要求不高的业务，重要的不限制请求次数。

    你可以：

    1. 搭建一个不限流量的 Docker Hub 镜像 https://miantiao.me/posts/cloudflare-docker-mirror/

    2. 搭建只需 10 行代码的短链接系统 https://miantiao.me/posts/hink/

    3. 一个 IP 信息检测 API https://github.com/ccbikai/ip-api
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